跨越静态与动态关联的鸿沟：QSCI-AFQMC 量子-经典混合算法深度解析
本文深度探讨了由吉田悠一朗等提出的 QSCI-AFQMC 方法，解析其如何利用量子硬件采样与经典随机模拟的协同效应，在高维度轨道空间内实现化学精度的电子结构计算。
QSCI
量子-经典混合算法的新突破：利用多参照微扰理论增强 QSCI 计算精度——芳香族分子的深度实测
本文深度解析了一种结合量子选择配置相互作用（QSCI）与多参照微扰理论（MRPT）的混合算法，展示了其在处理萘和并四苯等强相关体系中的卓越精度提升。
量子采样助力耦合簇：深度解析 QSCI-TCC 混合量子-经典算法
本文深度解析 QSCI-TCC 方法，探讨其如何通过量子选择配置相互作用（QSCI）高效捕获强关联，并结合定制耦合簇（TCC）恢复动力学相关，实现在低采样开销下对复杂化学体系的精准描述。
翻倍量子选择配置相互作用的轨道规模：基于资历度零空间与 QC-QSCI-AFQMC 的深度解析
本文深度解析了一种通过资历度零（Seniority-zero）空间采样来使量子选择配置相互作用（QSCI）支持的轨道数量翻倍的新方法，并结合 ph-AFQMC 实现了高精度的电子相关计算。